L.O.K

Vector는 방향 + 크기, Scalar는 크기 이다. 메트릭에서 '방향'의 개념은 라벨(Label)이다. Vector는 라벨(방향) + 값(크기), Scalar는 값(크기)이다. 나의 경우, K8s 파드의 메모리 사용률을 확인하기 위해 아래 PromQL을 작성하였는데, 값이 출력되지 않았다. PromQL ( Vector / Vector )container_memory_working_set_bytes{namespace="$namespace", container="$container"} / (sum(kube_pod_container_resource_limits{namespace="$namespace", container="$container"}) / count(kube_pod_container..

Prometheus는 다른 Prometheus가 수집한 메트릭을 수집할 수 있다. 이것을 'federate'라 부른다. 쿠버네티스 클러스터 안의 수집기들이 수집하는 메트릭을 외부의 프로메테우스가 수집하려면 복잡하지만 클러스터 안 프로메테우스는 간단한 설정으로 수집이 가능하다. 그래서 클러스터 마다 프로메테우스를 올리고 이를 다시 부모 프로메테우스가 수집하는 방식으로 구현하고자 한다. 부모 프로메테우스 prometheus.yml 설정 prometheus.yml: scrape_configs: - job_name: prometheus static_configs: - targets: - localhost:9090 - job_name: 'federate' ..

그라파나(Grafana)란? 시간이 지남에 따라 추이가 변하는 데이터를 메트릭(Metric)이라 부른다. CPU 사용률, 메모리 사용률, 트래픽 등이 메트릭(Metric)에 해당된다. 메트릭은 시간별로 데이터가 수집되기에 그 양이 많다. 그래서 외부에 메트릭을 저장하는 DB를 두는데, 대표적으로 프로메테우스(Prometheus)가 있다. 프로메테우스는 일정시간 간격으로 App에 접근하여 메트릭 데이터를 수집한다. 프로메테우스는 메트릭을 저장하는 기능에 특화되어 있지만 추이를 시각화하는데는 특화되어 있지 않다. 그래서 프로메테우스 DB에 원격으로 쿼리를 날려 데이터를 가져와 시각화하는 툴(Tool)이 필요한데, 그것이 그라파나(Grafana)이다. SpringBoot와 Prometheus 연동은 이전 포스..

프로메테우스(Prometheus)란? 시간이 지남에 따라 추이가 변하는 데이터를 메트릭(Metric)이라고 한다. CPU사용량, 메모리 사용량 등이 메트릭에 해당한다. SpringBoot는 Metric 수집을 마이크로미터(MicroMeter) 모듈을 내장한 엑츄에이터가 담당한다. 그런데 문제가 있다. 메트릭은 시간이 흐를수록 계속 쌓이게 된다. Application의 메모리만으로는 증가하는 메트릭 데이터를 모두 커버할 수 없다. 그래서 메트릭 전용 외부 DB를 두는데, 그것이 프로메테우스(Prometheus)이다. 프로메테우스는 마이크로미터가 수집한 메트릭 데이터를 일정시간 간격으로 PULL하여 DB에 수집한다. 이때, MicroMeter Prometheus 구현체가 필요하다. 마이크로미터는 수집한 메트..